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Enregistrement W2981015667 · doi:10.1007/jhep01(2020)174

New linearization and reweighting for simulations of string sigma-model on the lattice

2020· article· en· W2981015667 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Chromodynamics and Particle Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimons FoundationEinstein Stiftung BerlinFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloScience and Technology Facilities CouncilEuropean CommissionInstitut Périmètre de physique théorique
Mots-clésPfaffianWorldsheetBosonizationFermionDiscretizationLattice (music)LinearizationQuadratic equationLattice field theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bstract We study the discretized worldsheet of Type IIB strings in the Gubser-Klebanov-Polyakov background in a new setup, which eliminates a complex phase previously detected in the fermionic determinant. A sign ambiguity remains, which a study of the fermionic spectrum shows to be related to Yukawa-like terms, including those present in the original Lagrangian before the linearization standard in a lattice QFT approach. Monte Carlo simulations are performed in a large region of the parameter space, where the sign problem starts becoming severe and instabilities appear due to the zero eigenvalues of the fermionic operator. To face these problems, simulations are conducted using the absolute value of a fermionic Pfaffian obtained introducing a small twisted-mass term, acting as an infrared regulator, into the action. The sign of the Pfaffian and the low modes of the quadratic fermionic operator are then taken into account by a reweighting procedure of which we discuss the impact on the measurement of the observables. In this setup we study bosonic and fermionic correlators and observe a divergence in the latter, which we argue — also via a one-loop analysis in lattice perturbation theory — to originate from the U(1)-breaking of our Wilson-like discretization for the fermionic sector.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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